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  • 华为AI安全白皮书.pdf

    2019-09-10 10:05:41
    与此同时,AI对于传统计算机安全 领域的研究也产生了重大影响,除了利用AI来构建各种恶意检 测、攻击识别系统外,黑客也可能利用AI达到更精准的攻击。 除此之外,在关键的AI应用场景上,AI自身的安全性变得前所 未有...
  • 华为AI开发平台

    2020-03-29 11:23:40
    Mind Studio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台,包括网络模型移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发,通过Mind Studio能够进行工程管理、编译、性能分析等全流程开发,提高开发效率。...

    一、Mind studio

    Mind Studio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台,包括网络模型移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发,通过Mind Studio能够进行工程管理、编译、性能分析等全流程开发,提高开发效率。
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    模型管理工具-OMG/OME
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    业务编排工具-Matrix
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    日志工具
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    全流程性能分析工具-profiling
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    比对工具
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    二、TBE
    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。TBE给用户提供了多层灵活的算子开发方式,用户可以根据对硬件的程度自由选择,利用工具的优化和代码生成能力,生成昇腾AI处理器的高性能可执行算子。
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    参考:华为云社区

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  • 为了解决算力成本高、模型开发效率低的问题,华为专门设计了异构计算架构CANN 3.0。 最近,火遍全球的GPT3,有1750亿个参数,解锁各项技能,和人类对话,无所不能。GPT-3正是AI崛起,突飞猛进的最佳例证。 但在...

    2020-08-14 14:41:45

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    【新智元导读】如今,AI已经进入了全面落地的阶段,但未来想要让AI真正像水和电一样无处不在,还面临着巨大的鸿沟。为了解决算力成本高、模型开发效率低的问题,华为专门设计了异构计算架构CANN 3.0。

    最近,火遍全球的GPT3,有1750亿个参数,解锁各项技能,和人类对话,无所不能。GPT-3正是AI崛起,突飞猛进的最佳例证。

     

    但在众人惊叹之时,却不知道,训练他Open AI可是花费了460万美元。如果不是以API的方式开放给普通用户使用,这个NLP神器可不是大家都能玩的起的。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    AI训练的高成本、算力的昂贵,导致了这种意义上的开发只是科技大佬们展示技术实力的专利,在大众心中,AI仿佛只是看上去很美。

     

    如今,AI已经进入了全面落地的阶段,未来想要让AI真正像水和电一样无处不在,还面临着重大的鸿沟。除了高成本,从模型开发到商用也还有很大的距离,各场景下的AI算法已经比较成熟,但是模型迁移适配要耗费的人力物力太多。

     

    华为昇腾计算业务总裁许映童表示,目前的AI应用普遍存在一个问题,训练侧和推理侧的设备相互独立,业务流程分割,很多环节需要人为干预,开发成本的提升,几乎抵消掉了AI带来的便利。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    而且场景多种多样,设备各异,导致AI融入实际应用的门槛很高,比如说用终端开发的AI应用在云端就有可能不兼容。那有没有通用的方法可以实现全场景的高效开发?

    • 华为的野望:异构计算架构CANN 3.0,全场景AI走起

    为了解决算力成本高、模型开发效率低的问题,昇腾专门设计了异构计算架构CANN 3.0。

     

    早在2018年10月10日,华为在全联接大会上发布AI战略时,就发布了异构计算架构CANN 1.0,CANN 3.0已经是第三个版本了,目前已经统一了编程架构,做到了端边云全场景协同。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    CANN 1.0注重边缘侧的推理,让终端应用的推理速度更快。

     

    CANN 2.0打通了数据中心和训练端,提高了训练的效率。

     

    CANN 3.0全场景都具备极强的伸缩性和可适应性,让开发者不用再纠结终端是手机、摄像头还是机器人,也不用关心硬件使用了哪种操作系统,Linux、Android、鸿蒙OS都没有问题。

     

    目前CANN 3.0已经覆盖10+操作系统和14+智能终端设备,一次编写代码,就能实现端边云全场景复用,极大提升了开发效率。

     

    那CANN 3.0相比之前的两个版本,有哪些优势呢?

     

    软硬件解耦,一套代码通全关

     

    高性能的AI开发一定是软硬协同设计的,像谷歌的TensorFlow在自家的TPU上性能是要好于英伟达GPU的,这种软硬件高度耦合的模式虽然效率高,也有缺点,某个TPU上表现优异的模型换个硬件可能就「哑火」了。

     

    而CANN 3.0的代码是普适的,对端、边、云全场景下的训练、推理硬件没有特定依赖,它为用户提供了丰富的算子库和难易结合的编程方法,开发一套代码,就能在各种终端硬件上复用,性能还可以发挥到最好。

     

    指令级算子开发满足高手的性能控制欲

     

    说到算子开发,CANN 3.0为了满足不同水平的AI开发者需求,支持普通和专业两种算子开发模式。

     

    对普通开发者,建议使用TBE-DSL。DSL可自动实现数据切分和调度,覆盖了70%的算子,开发者只需关注计算如何实现,调用已有的算子即可,将算子开发时间降低70%。

     

    而对性能有极致追求的高级开发者,可以通过TBE-TIK实现指令级编程和调优过程,可覆盖全部算子,如果开发者对底层原理比较熟悉,这种方式可以进一步挖掘硬件的计算潜力。

     

    不论升级到哪个版本,CANN 3.0都可以继续使用

     

    花很大精力对算子进行了优化,突然有一天CANN升级到4.0了,代码是不是就失效了?

     

    CANN 3.0充分考虑了软件的生命周期。在顶层提供了昇腾统一编程接口AscendCL,将API进行了归一化,即使CANN升级到4.0、5.0版本,基于CANN 3.0开发的代码依旧可以使用。

     

    许映童表示,CANN升级后,老版本代码最多需要重新编译下,而无需修改,简直是开发人员的福音。

     

    后向兼容,对CANN的研发人员是极大的挑战。CANN 3.0做了后向兼容,让用户享受到最新的性能提升的同时,还可节省开发成本,保证了软件的持久生命力。「把复杂留给自己,把简单留给客户」也是昇腾一直坚持的产品理念。

    • 如何释放算力狂魔?指挥官CANN 3.0还可以「上下兼容」

    除了高效开发,CANN还打通了AI算法和计算优化的「任督二脉」。

     

    TensorFlow的开放性以及完善的社区建设,以及对多种不同硬件平台的支持,让谷歌在AI模型开发框架上占据了相当大的优势。

     

    除了TensorFlow,PyTorch、Caffe、Mxnet等开发框架也有很多厂商在用,尤其PyTorch,大有超越TensorFlow的趋势,学术界很多先进的模型都是使用PyTorch开发。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    这样就有个问题,不同框架开发的模型,在不同的系统、不同的设备上不能通用,需要二次开发,ONNX类似的工具虽然可以支持不同框架的模型,但这些非原生工具会遇到各种各样的bug,还无法溯源。

     

    在实验室中很多SOTA模型是用PyTorch写的,但是到部署端的架构只支持TensorFlow,就需要重写模型,效率很低。

     

    但每个框架都有自己的优点,TF性能稳定、PyTorch的动态图很灵活、Mxnet有很多成体系的视觉算法库,所以AI算法层面最好能兼容它们。

     

    AI计算平台的核心能力构建包括两方面:上层的AI算法和下层的高性能计算。

     

    CANN 3.0上可以接各种深度学习编程框架的AI算法,下可以加速昇腾全系列AI芯片的训练和推理速度,是昇腾的真核心。那么CANN 3.0是如何实现芯片加速的?

     

    过去几年,英伟达能在AI计算领域大展拳脚,很大程度上得益于CUDA和cuDNN等加速插件库,而CANN就是昇腾系列的「CUDA」。

     

    CANN 3.0通过AscendCL提供 Device 管理、Context 管理、Stream 管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等 C++ API 库供用户开发深度神经网络应用,用户可以用任何第三方框架调用这些API库,而无需关心计算资源优化的问题。

    那CANN 3.0如何实现的计算资源智能分配?

     

    神经网络可看作一张张的图,过去大部分图在HostCPU执行,如今昇腾的图编译器,实现了整图下沉,图和算子均可在Device侧执行,减少了芯片与Host CPU的交互时间,从而更充分地发挥昇腾芯片的算力。

     

    像TF搭建的神经网络都是一张张计算图,过去这些图都在HostCPU中执行,资源允许的时候整个图都在HostCPU中执行效率是很高的,但是资源有限的情况就需要Device侧协同处理,也就是昇腾加速卡中,通过把整张图下沉到Device中,可以高效协同CPU完成计算。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    根据图的特点和计算资源的分配情况,CANN可以自动进行图的拆分和融合,尽量减少和HostCPU的交互,交互少了,计算资源就能持续保持高强度运转。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    数据Pipeline智能优化极大提升了数据资源处理效率,通过人工智能实现数据的自动切分与智能分配流水,以最大化个体计算单元的使用率,从而提高计算效率。

     

    除了图自动编译和图的拆分融合优化,CANN 3.0的1000+算子库让你的神经网络「瞬时」加速。

     

    强如英伟达,cuDNN也只有一百多个算子,CANN 3.0不仅包括了常用的Caffe 及 TF 算子,还独立提供各种加速库,这些加速库可通过 ACL统一编程接口实现,如矩阵乘接口等。

     

    CANN 3.0现在的架构功能十分完善,对外提供适配不同硬件、不同 OS 的驱动,支持GPU+CPU异构通信,对内可实现Stream、内存等底层管理,丰富的加速库支持算子/标量/向量等通用计算,能高效完成图像和视频数据的预处理,执行引擎为深度神经网络计算提供了执行上的保障。

     

    给AI硬件插上翅膀,CANN 3.0打开算力「潘多拉魔盒」

     

    有了CANN 3.0保驾护航,在主流推理场景,昇腾AI推理卡Atlas 300I性能得到大幅提升。

     

    要验证推理性能,多路高清视频分析的场景再合适不过了,高清视频本身流量大,加上多路融合更考验计算平台的并发处理能力,实测表明单张Atlas 300I推理卡可同时处理80路1080p、25FPS的高清视频,是当前市面上同类推理卡路数的2倍。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    对交通、安防等场景来说,需要同时处理的视频路数就更多了,少则几百,多则上万,如果单卡能处理更多的任务,规模化应用时成本优势就会扩大,而且硬件数量少了更容易部署。所以很多人工智能厂商,正基于昇腾AI推理卡打造极致性能的高路数视频分析解决方案。

     

    在训练端华为也有高密度「算力狂魔」,实测表明,Atlas 800在多个模型的训练中都优于业界新品训练服务器,平均性能领先业界2.5倍。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    可以看到,昇腾的训练卡和推理卡「单兵」作战能力极强,如果把它们集结起来能成为一支算力特种部队吗?

     

    「指挥官」CANN说:可以。

     

    受机器间通信能力的影响,多个机器同时处理一个任务时,如果计算资源分配不好,总体性能会大打折扣。CANN要做的就是分配给「单兵」任务,让它们能高效协同作战,事实也证明经过L2网络与CANN的联合「指挥」优化,昇腾AI集群实现了1+1>2的性能提升,远超友军。

     

    CANN 3.0不仅降低了各个领域使用昇腾芯片开发应用的难度,还提供了很多优秀的中间件和基础库使能各个厂商,但面对谷歌、英伟达、英特尔等国际巨头的强力竞争,想要生存下去,还是要构建一个完整的生态,为学术界和产业界贡献更多算力,为合作伙伴创造更多价值。

    • CANN「不是一个人在战斗」,还有开发者的AK47

    CANN并不是单打独斗,光有一个计算架构也建立不了AI计算的生态。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    今年3月份,华为开源了MindSpore,这是一款支持端边云全场景的AI框架,可广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域。

     

    使用MindSpore可以显著减少训练时间和成本,用最少的资源实现最高的效能,MindSpore原生支持昇腾AI处理器,让AI模型开发更加简洁高效。

     

    在刚刚过去的HAI大会上,华为昇腾正式发布了昇腾应用使能MindX,它包括了Atlas深度学习平台MindX DL、Atlas智能边缘平台MindX Edge、优选模型库ModelZoo和各种行业SDK。

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

     

    MindX DL通过数据中心设备与计算资源统一管理与调度,可以在计算集群上快速搭建起商用深度学习系统,许映童说,有需求的用户以此为基础,进行简单二次开发就可以满足业务需求,快速上线。

     

    MindX Edge是面向推理端的平台,可以实现轻量化部署,支持摄像头、无人机等多种形态的推理硬件。

     

    ModelZoo和行业SDK包含大量的主流的模型,能帮助开发人员迅速构建多场景下的AI应用。

     

    这么多的平台和工具,从模型到算子到行业SDK,如果每个环节都要自己搭建开发环境,CANN、MindSpore、MindX的开发优势将荡然无存,所以华为推出了一个全流程工具链MindStudio 2.0,有了它,所有的开发工作都能在一个环境下完成并且支持一键部署。

     

    正如华为昇腾计算业务CTO周斌所说,「MindStudio才是开发者的AK47」!你的盒子枪可以扔了。

     

    根据中国《新一代人工智能发展规划》,到2030年,将带动人工智能相关产业规模超过10万亿元。如此大的产业规模,所需的算力会远远超过1750亿参数的GPT-3,而昇腾AI计算平台会填补这个「算力真空」,赋能千行百业,为AI提供无处不在的算力,昇腾AI未来可期!

    华为AI再进化,CANN 3.0释放「算力狂魔」

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  • 2018 年,在第三届 HUAWEI CONNECT(华为全联接大会)上,华为首次公布了 AI 战略与全栈全场景 AI 解决方案,其中包含全球首个覆盖全场景人工智能的华为昇腾(Ascen...

    2018 年,在第三届 HUAWEI CONNECT(华为全联接大会)上,华为首次公布了 AI 战略与全栈全场景 AI 解决方案,其中包含全球首个覆盖全场景人工智能的华为昇腾(Ascend)系列处理器以及基于华为昇腾全栈技术的产品和云服务。

     

    围绕昇腾芯片,华为推出了智能边缘推理、数据中心推理、开发者套件、昇腾云服务等系列产品,来帮助 AI 在云端边的落地。然而硬件只是底层的基础设施,想要充分发挥昇腾的计算能力,让 AI 真正落地,就需要软硬协同,并积极构建 AI 开发者生态,招纳 AI 人才。

     

    为此,华为发起了“华为昇腾师资培训沙龙”系列活动,通过发动高校老师的力量,来培养更多的 AI 专业人才,弥补人才缺口。

     

    华为西安研究所的所长 龙季平

     

    9.5~9.6日,在“昇腾师资培训沙龙·西安场”的分享中, 华为西安研究所的所长龙季平谈到,华为昇腾之所以跟高校进行深度合作,一方面是为了发展 AI 生态,另一方面是为了帮助中国在 AI 这条路上长远的发展下去。正如龙季平所说,只有真正思考未来科技世界的基础架构,发展的道路才能越走越宽。

     

    西安交通大学人工智能与机器人研究所副所长 任鹏举

    作为西安高校的代表,西安交通大学人工智能与机器人研究所副所长任鹏举在谈到如何构建 AI 人才培养体系与组织时表示,智能化时代人工智能有可能成为通识教育,并渗透到其他知识技术的教育之中。关于 AI 人才的培养,我们需要系统性思考,并且需要多学科融合和基础性的支撑,让学生成为具有科学家素养的工程师。

     

    华为计算产品线高校教学合作总监 李鹏

     

    华为计算产品线高校教学合作总监李鹏表示,教学合作不是最终目标,华为的根本目的是培养有实践和动手能力的开发者,因此华为将提供全栈式的人工智能解决方案,通过课程合作,让学生既懂得人工智能应用,又能懂得人工智能的深入实现,包括底层硬件和软件的实现。

     

    在为期两天的沙龙中,多位技术专家面向广大高校教师提供了昇腾全栈全场景 AI 技术知识点培训,其中 ModelArts 作为面向 AI 开发者的一站式开发平台备受关注。来自华为的技术专家王喆做了《ModelArts 一站式 AI 开发平台》主题分享,并对 ModelArts 的基础架构、特性和功能进行了详细介绍。

    打造一站式  AI  开发平台,助力 AI 全周期管理

     

    1、ModelArts 整体架构和工作流

    ModelArts 是华为面向 AI 开发者打造的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,能够支撑开发者从数据到 AI 应用的全流程开发过程,包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作,并且提供 AI 市场功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。

     

    从技术上看,ModelArts 底层支持各种异构计算资源,开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts 既支持 MindSpore Tensorflow等众多开源的 AI 开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架。目前,ModelArts 支持图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种 AI 应用场景。

     

    此外,针对不同经验的AI开发者,ModelArts 还提供了便捷易用的使用流程。例如 AI 初学者不需关注模型开发,可直接使用预置算法构建 AI 应用;业务开发者则无需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建 AI 应用;面向 AI 工程师,ModelArts 则提供了多种开发环境、操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。

     

    1)AI 初学者

     

    针对有一定基础的 AI 初学者,ModelArts 基于业界的主流引擎提供了预置算法,开发者无需关注模型开发过程,直接使用预置算法对已有数据进行训练,并快速部署为服务。

    2)业务开发者

    针对业务开发者,ModelArts 提供了自动学习功能,开发者无需关注模型开发、参数调整等开发细节,仅需三步(数据标注、自动训练、部署上线),即可完成一个 AI 开发项目。

     

    3)AI工程师

     

    针对熟悉代码编写和调测,熟悉常见 AI 引擎的开发者,ModelArts 不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从数据准备、模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发),可以高效、快速的构建一个AI应用。

    2、数据标注

    数据处理是整个 AI 开发流程中极其重要的一环,由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。为了方便大规模标注,开发者可通过 ModelArts 对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。

    3、ModelArts 预置算法

     

    ModelArts 提供的预置算法主要是基于 TensorFlow PyTorch两种引擎,其用途主要覆盖物体检测、图像分类、图像语义分割、强化学习的场景。目前 ModelArts 支持的预置算法包括 yolo_v、retinanet_resnet_v1_50、ResNet_v2_50、Faster_RCNN_ResNet_v2_101等,并且在不断更新和完善。

    4、ModelArts 自动学习功能

    ModelArts 的自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。ModelArts 自动学习可以大幅降低 AI 使用门槛与成本,较之传统 AI 模型训练部署,使用自动学习构建将降低成本 90% 以上,实现零编码、零 AI 基础、三步构建 AI 模型。

     

    当前 ModelArts 自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析和声音分类模型的定制化开发。

     

    • 图像分类:识别图片中物体的类别。

    • 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。

    • 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。

    • 声音分:对环境中不同声音进行分类识别。

    • 文本分类:识别一段文本的类别。

     

    5、AI 市场

     

    除了各种一站式的功能和特性,华为还在借助众多开发者的力量构建可以交易的  AI 市场。AI 市场是在 ModelArts 的基础上构建的开发者生态社区,提供模型、算法、HiLens 技能、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速 AI 产品的开发与落地。

     

    目前 AI 市场已经支持“ModelHub”功能和“数据集”,未来即将上线“Ipython笔记”、“挑战”、“委托令”、“品评”等功能。其中“ModelHub”市场中共享了模型、算法和 HiLens 技能,用于 ModelArts 平台。

    6、AI 最佳实践

     

    最后,华为还在打造基于  ModelArts 的 AI 最佳实践。在最佳实践文档中,华为提供了针对多种场景、多种 AI 引擎的 ModelArts 样例,包括自动学习样例、预置算法样例、Notebook样例、常用框架样例、Ascend应用样例、PyCharm ToolKit样例、ModelArts+HiLens样例、高级功能应用样例等,真正降低开发者的门槛,帮助开发者实现一站式 AI 开发。

    完善 AI 生态,降低开发门槛,华为与开发者同行

     

    2020 年的疫情加速了企业数字化、智能化的转型,随着人工智能开始从互联网蔓延到各个领域,AI 要做到真正赋能百业离不开一个个开发者。然而打造有生命力的开发者生态,就需要有完善的工具和服务。

     

    因此,除了 ModelArts 之外,在 8 月举行的昇腾 AI 新品全球发布会(HAI 2020)上,华为还正式发布了昇腾 AI 全栈软件平台,包含异构计算架构 CANN 3.0、全流程开发工具链 MindStudio 和昇腾应用使能平台 MindX,从各个维度赋能开发者。

     

    可以发现,华为正在一步步降低 AI 的开发门槛,同时与高校联合,为中国的 AI 生态源源不断地输送 AI 人才。据悉,目前华为在 60 所高校开设了昇腾 AI 课程,到年底会扩展到 100 所以上。同时也完成了 100 家 ISV 的认证,落地 120 多个方案,开发者的数量从零起步发展到40000 多名。

     

    有人说,AI 是第四次工业革命,而这场变革正在发生。华为与开发者同行,把 AI 能力输送到千行百业,让千行百业重新定义未来。

     

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    2018-10-30 16:49:29
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空空如也

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